リスク比較

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日本におけるがんのリスク要因は何か?世界疾病負荷(Global Burden of Disease)研究の結果を紹介します

世界疾病負荷研究(GBD study)が提供するツールを用いて、日本のがん死亡に対するリスク要因を整理しました。その結果、たばこやお酒、不健康な食事などの日常生活に起因するがんの影響は化学物質によるがんと比べてけた違いに大きくなっています。
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コロナ禍の2020年から2021年にかけて日本の死亡リスクのトレンドはどのような変化をしたか?

2021年の人口動態統計の死因別死者数によると、インフルエンザなどの呼吸器系疾患は2020年に引き続いて減少が目立ちました。自殺の超過死亡は損失余命で比べるとコロナによる損失余命と同等で、年代別に見るとその特徴が大きく異なり、若者ほど自殺の損失余命が大きくなります。
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「農家は長寿命」説の検証その2:心理的要因や認知症との関係

農家は長寿命説の文献を批判的に検証した記事に対するコメントへの返答として、職業別の平均余命、なぜ「農家は長寿命」説を信じ込みやすいかの心理学要因、農家は認知症予防に効果があるのか、などを整理しました。結果として、農業が寿命や認知症に与える影響は明確ではありませんでした。
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「農家は長寿命」はファクトか都市伝説か?を検証します

「農家は長寿命」というSNSなど(県の政策文書にも!)でまことしやかに語られる説を検証します。(1)農業者の医療費は非農業者よりも低い、(2)農業者の死亡時平均年齢は非農業者よりも高い、(3)農家の割合が多くなると死亡率を下げる、という根拠が示されていますが、適切な解釈のためにはさまざまなバイアスを取り除く必要があります。
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さまざまなリスクを俯瞰する試みとしての「グローバルリスク報告書2022年度版」を解説します

2022年1月に世界経済フォーラムが公表したグローバルリスク報告書2022年度版を解説します。この報告書は特定分野ではなく全てのリスク要因を扱うオールハザードアプローチであることや、短期的(今後0-2年)・中期的(今後2-5年)・長期的(今後5-10年)なリスクをランキングする点に特徴があります。
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リスクのものさし表示ツールの開発~非エンジニアがPythonでWebアプリを作ってみた

リスク比較の手法として有用な「リスクのものさし」を表示するWebアプリケーションをPythonを使って開発しました。私のような非エンジニアでもサクっとWebアプリを作って実装するための、さまざまなツールと学習するための教材(書籍やWeb上の情報)を紹介します。
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2020年コロナ禍は日本の死亡リスクのトレンドにどのような影響を与えたか?

2020年の人口動態統計の死因別死者数が公開されました。インフルエンや肺炎などの呼吸器系疾患が大きく減少し、交通事故や火災などの不慮の事故も目立って減少しました。時期的には、2020年の前半が特に平年よりも死者数が減少しています。超過死亡数の国際比較についてもみていきます。
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農業は危険な職業なのか?リスク比較から見えた農業の死亡リスクのからくり

農業は大変な職業というイメージはあっても、危険な職業というイメージはないかもしれません。ところが、農作業中の事故による死亡リスクは他の職業と比べても非常に高く、しかも経年的に増加しています。業種別の死亡リスクでみても他業種よりも高くなっています。この原因は農家の高齢化にあると考えられます。
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リスク比較の手法は示す相手や目的に依存する―相手・目的にあったリスク比較を行うポイント

リスク比較を行う際に重要なことは、まず比較を示す相手と示す目的を整理することです。 どの指標を使うか?どの方法を使うか?どこまで細かくやるか?何と何を比較するか?などは、比較を示す相手や比較を示す目的に大きく依存します。このことを交通事故のリスクを例にして説明していきます。
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リスクと不平等:リスクの地域格差をどう表現し、格差をどう解消するか?

都道府県間の健康格差が年々広がっていますが、本記事ではリスクの種類ごとに都道府県格差を表してみました。がん<自殺<肺炎<不慮の事故の順で都道府県間格差が大きくなっているなど、興味深い結果が得られました。また、このような格差をどう扱うかについて、3つの考え方をまとめました。